Forwarded from AFF.TOP - про арбитраж трафика и CPA рынок!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Apple выпустила документацию для приложений на Iphone Duo
Выход складного iPhone Duo потребует от разработчиков адаптации интерфейсов под новые пропорции экрана и версии iOS. Арбитражникам, использующим классические web-приложения под гемблу, придется срочно переделывать софт под три новых режима совместимости Apple, в то время как владельцы PWA-связок смогут продолжить работу без дополнительных технических правок.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/apple-vypustila-dokumentaciiu-dlia-prilozhenii-na-iphone-duo
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Выход складного iPhone Duo потребует от разработчиков адаптации интерфейсов под новые пропорции экрана и версии iOS. Арбитражникам, использующим классические web-приложения под гемблу, придется срочно переделывать софт под три новых режима совместимости Apple, в то время как владельцы PWA-связок смогут продолжить работу без дополнительных технических правок.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/apple-vypustila-dokumentaciiu-dlia-prilozhenii-na-iphone-duo
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP - про арбитраж трафика и CPA рынок!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Топ-5 прокси сервисов для УБТ
Статья разбирает выбор прокси для автоматизации УБТ: от массового фарма соцсетей до парсинга. Универсального провайдера нет: для рутинных скриптов подходят дешевые серверные IPv4, для долгого прогрева аккаунтов — трастовые мобильные IP с безлимитным трафиком, а для редких гео — резидентские пулы. Главный вывод: прокси — критически важный расходник, экономия на котором ломает работу связок и многопоточного софта.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/top-5-proksi-servisov-dlia-ubt
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Статья разбирает выбор прокси для автоматизации УБТ: от массового фарма соцсетей до парсинга. Универсального провайдера нет: для рутинных скриптов подходят дешевые серверные IPv4, для долгого прогрева аккаунтов — трастовые мобильные IP с безлимитным трафиком, а для редких гео — резидентские пулы. Главный вывод: прокси — критически важный расходник, экономия на котором ломает работу связок и многопоточного софта.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/top-5-proksi-servisov-dlia-ubt
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from TopX Partners
Перу еще не успел стать массовым трендом и прямо сейчас дает высокие ROI нашим партнерам.
ℹ️ Онлайн-гемблинг в Перу полностью легален, но из-за слабого доверия к местным брендам игроки активно ищут альтернативы и охотно конвертятся на международные платформы.
ЦА любит поразвлечься в поисках джекпотов, а стоимость привлечения игрока остается дешевой
Показатели наших партнеров:
➡️ Click2Reg: 55–65%➡️ Reg2Dep: 30–35%
Основные источники: FB / UAC / InApp
Под SEO / PPC / ASO: обсуждаем условия и персональные бампы ставок лично.
Заливай на ГЕО, которое еще не перегрели! Пиши менеджерам:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from AFF.TOP - про арбитраж трафика и CPA рынок!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Anthropic обвинила DeepSeek, Moonlight и Alibaba в дистиляции
Статья о том, как китайские компании массово выкачивают ответы западных нейросеток, чтобы дообучать свои модели. Anthropic говорит о 24 000 фейковых аккаунтов и 16 млн запросов к Claude. Вывод простой: рынок ИИ входит в фазу жёсткого копирования, а китайские модели Qwen, Kimi и DeepSeek могут быстро догонять лидеров дешевле.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/anthropic-obvinila-deepseek-moonlight-i-alibaba-v-distiliacii
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Статья о том, как китайские компании массово выкачивают ответы западных нейросеток, чтобы дообучать свои модели. Anthropic говорит о 24 000 фейковых аккаунтов и 16 млн запросов к Claude. Вывод простой: рынок ИИ входит в фазу жёсткого копирования, а китайские модели Qwen, Kimi и DeepSeek могут быстро догонять лидеров дешевле.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/anthropic-obvinila-deepseek-moonlight-i-alibaba-v-distiliacii
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AffPapa! Клуб спящих бизнесменов! Потрачено!
Я сделал свой бесплатный антидетект-браузер и протестировал его запуск вместе с топ‑3 популярными антиками, Долфин, Вижен, Гоу Логин и не много Окто!
37 сборок, тестовый трафик, профили и прокси — всё работает.
Подробности и ссылка на скачивание и полное описание в моем канале про арбитраж трафика и работу:
👉 https://t.me/+4fUGi5DPcmdhZmEy
Когда я завяжу пить, я выебу всех, а пока что.... пока что ебу локально, но антики уже выебал!
37 сборок, тестовый трафик, профили и прокси — всё работает.
Подробности и ссылка на скачивание и полное описание в моем канале про арбитраж трафика и работу:
👉 https://t.me/+4fUGi5DPcmdhZmEy
Когда я завяжу пить, я выебу всех, а пока что.... пока что ебу локально, но антики уже выебал!
Phoenix.ink — твои Google и Apple Developer аккаунты🟧 Смотри наличие @phoenixapps_store🟧 Забирай консоли @phoenix_seller_bot
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Conjoint в оценке упаковки: как Aviasales (и ритейл-аналоги) снизили возвраты и повысили принятие промо
В 2026 году большинство команд все чаще упираются в одну проблему: креатив и офферы «обкатаны» интуитивно, но неизвестно, что именно двигает выбор пользователя в реальности. На фоне перехода от чистого performance на privacy-first атрибуцию бизнесу нужно опираться на причинно-ориентированную оценку предпочтений: какие атрибуты решения значимы, как они компенсируются и где начинается «перелом» (когда улучшение одного параметра больше не перекрывает ухудшение другого).
Контекст
Ритейл и сервисы с элементами выбора (тарифы, подписки, пакеты, форматы доставки, «как вы получаете ценность») сталкиваются с тем, что потребители экономят: в среднем падает готовность платить за «необязательные» улучшения и растёт доля отказов/возвратов. В таких условиях важно не просто сравнить варианты, а оценить вклад каждого атрибута. Именно здесь conjoint (конъюнкт-анализ выбора) часто даёт более практичный ответ, чем опрос «что лучше» по одному вопросу.
Задача
Компания из travel/e-commerce смежной логики (подход аналогичен Aviasales) хотела оптимизировать коммуникацию и «пакетность» промо на этапе выбора. Требования бизнеса:
— сократить долю несоответствия ожиданий после покупки (у нас это выражается в росте возвратов и обращений в поддержку, косвенно — в более низкой повторной конверсии);
— выбрать комбинации атрибутов промо, которые дают максимальную полезность без лишней скидки;
— получить модель для тестов следующего квартала в терминах: «если меняем X, что будет с вероятностью выбора Y».
Решение
Собрали атрибуты для conjoint по принципу «достаточно дискретно, чтобы рынок мог отличить варианты»:
— выгода/скидка (например, 10% / 15% / 20%);
— ограничение по времени (гибко / ограничено);
— условия доступности (только новые / также для постоянных);
— формат обещания ценности (экономия на поездке / фиксированный кешбэк).
Метод: MaxDiff не использовали как основной, потому что нужно было оценить компенсируемость (скидка может «перекрывать» ограничения). Вместо этого использовали conjoint выбора: респондентам показывали профили (комбинации атрибутов) и просили выбирать «что бы вы выбрали».
Ключевая практическая настройка: собрали сегменты по поведению (частота покупок/наличие подписки) и проверили, что модель стабильно ранжирует атрибуты внутри сегментов (в противном случае интерфейс/формулировки профилей исправляют до валидности).
Результат
Модель показала, что главным драйвером выбора стала не «максимальная скидка», а связка: *гибкость условия + доступность для постоянных*. В одном из сегментов вклад атрибутов распределился так:
— доступность для постоянных: наибольшая полезность (условно ~40% объясняющей силы модели);
— формат выгоды (экономия/кешбэк) — средний вклад (~25%);
— размер скидки — заметный, но компенсируемый ограничениями (~20%);
— ограничения по времени — последний по влиянию, но резко ухудшал выбор в профилях с «условиями только для новых».
Что это дало в деньгах: после внедрения трех «лучших» комбинаций промо (меньше дисконта в среднем, но выше воспринимаемая доступность) удалось снизить долю возвратов и обращений поддержки, связанных с ожиданиями по условиям, а также повысить принятие промо у пользователей в целевом сегменте. В цифрах: возвраты уменьшились примерно на 8–12% в тестовой группе, а повторная конверсия в течение 30 дней выросла за счёт меньшего «разрыва ожиданий» (эффект от того, что обещание соответствовало реальным условиям).
Урок
1) Если вопрос звучит как «что выбрать», а не «что важнее», берите conjoint: он лучше отвечает на компромиссы между атрибутами.
2) В 2026 выигрывают модели, которые поддерживают RevOps-логку: не только lift в первой конверсии, но и влияние на возвраты/повторные покупки через согласованность обещания и условий.
3) MaxDiff оставьте на этап «сжатия списка драйверов», а conjoint — на этап «сборки комбинаций» и принятия решений, где скидка — лишь один из рычагов.
…
В 2026 году большинство команд все чаще упираются в одну проблему: креатив и офферы «обкатаны» интуитивно, но неизвестно, что именно двигает выбор пользователя в реальности. На фоне перехода от чистого performance на privacy-first атрибуцию бизнесу нужно опираться на причинно-ориентированную оценку предпочтений: какие атрибуты решения значимы, как они компенсируются и где начинается «перелом» (когда улучшение одного параметра больше не перекрывает ухудшение другого).
Контекст
Ритейл и сервисы с элементами выбора (тарифы, подписки, пакеты, форматы доставки, «как вы получаете ценность») сталкиваются с тем, что потребители экономят: в среднем падает готовность платить за «необязательные» улучшения и растёт доля отказов/возвратов. В таких условиях важно не просто сравнить варианты, а оценить вклад каждого атрибута. Именно здесь conjoint (конъюнкт-анализ выбора) часто даёт более практичный ответ, чем опрос «что лучше» по одному вопросу.
Задача
Компания из travel/e-commerce смежной логики (подход аналогичен Aviasales) хотела оптимизировать коммуникацию и «пакетность» промо на этапе выбора. Требования бизнеса:
— сократить долю несоответствия ожиданий после покупки (у нас это выражается в росте возвратов и обращений в поддержку, косвенно — в более низкой повторной конверсии);
— выбрать комбинации атрибутов промо, которые дают максимальную полезность без лишней скидки;
— получить модель для тестов следующего квартала в терминах: «если меняем X, что будет с вероятностью выбора Y».
Решение
Собрали атрибуты для conjoint по принципу «достаточно дискретно, чтобы рынок мог отличить варианты»:
— выгода/скидка (например, 10% / 15% / 20%);
— ограничение по времени (гибко / ограничено);
— условия доступности (только новые / также для постоянных);
— формат обещания ценности (экономия на поездке / фиксированный кешбэк).
Метод: MaxDiff не использовали как основной, потому что нужно было оценить компенсируемость (скидка может «перекрывать» ограничения). Вместо этого использовали conjoint выбора: респондентам показывали профили (комбинации атрибутов) и просили выбирать «что бы вы выбрали».
Ключевая практическая настройка: собрали сегменты по поведению (частота покупок/наличие подписки) и проверили, что модель стабильно ранжирует атрибуты внутри сегментов (в противном случае интерфейс/формулировки профилей исправляют до валидности).
Результат
Модель показала, что главным драйвером выбора стала не «максимальная скидка», а связка: *гибкость условия + доступность для постоянных*. В одном из сегментов вклад атрибутов распределился так:
— доступность для постоянных: наибольшая полезность (условно ~40% объясняющей силы модели);
— формат выгоды (экономия/кешбэк) — средний вклад (~25%);
— размер скидки — заметный, но компенсируемый ограничениями (~20%);
— ограничения по времени — последний по влиянию, но резко ухудшал выбор в профилях с «условиями только для новых».
Что это дало в деньгах: после внедрения трех «лучших» комбинаций промо (меньше дисконта в среднем, но выше воспринимаемая доступность) удалось снизить долю возвратов и обращений поддержки, связанных с ожиданиями по условиям, а также повысить принятие промо у пользователей в целевом сегменте. В цифрах: возвраты уменьшились примерно на 8–12% в тестовой группе, а повторная конверсия в течение 30 дней выросла за счёт меньшего «разрыва ожиданий» (эффект от того, что обещание соответствовало реальным условиям).
Урок
1) Если вопрос звучит как «что выбрать», а не «что важнее», берите conjoint: он лучше отвечает на компромиссы между атрибутами.
2) В 2026 выигрывают модели, которые поддерживают RevOps-логку: не только lift в первой конверсии, но и влияние на возвраты/повторные покупки через согласованность обещания и условий.
3) MaxDiff оставьте на этап «сжатия списка драйверов», а conjoint — на этап «сборки комбинаций» и принятия решений, где скидка — лишь один из рычагов.
…
Как запустить MaxDiff за 5 рабочих дней и получить приоритеты без лишнего шума
Если вам нужно понять, какие характеристики продукта, сообщений или выгод важнее для аудитории, MaxDiff подходит лучше обычного рейтинга: он заставляет выбирать, а не ставить всем пунктам «7 из 10».
**План на неделю:**
— День 1. Сформулируйте один управленческий вопрос. Не «что думают клиенты», а, например: какие 12 выгод сильнее влияют на выбор продукта в B2B-сегменте.
— Составьте список из 10–15 объектов для оценки. Это могут быть выгоды, функции, аргументы, причины покупки. Не смешивайте в одном списке разные уровни: только функции или только сообщения.
— Сократите формулировки до одинакового формата. Один объект — одна мысль. Без оценочных слов и дублей. Если пункты похожи, MaxDiff не даст чистый результат.
— Соберите анкету так, чтобы в одном наборе было 4–5 объектов, а каждый объект показался респонденту 5–7 раз. Для большинства задач этого достаточно, чтобы получить устойчивый порядок приоритетов.
— Добавьте 2–3 контрольных вопроса на здравый смысл: что человек точно не должен выбирать как «самое важное». Это помогает отсеять случайные ответы.
— Запустите пилот на 20–30 респондентов. Смотрите не на средние оценки, а на понятность формулировок и время прохождения. Если анкета длится дольше 7–8 минут, режьте список.
— После полевого этапа ранжируйте объекты по доле «лучший/худший» или по utility-оценкам. Для маркетинг-аналитика важен не только топ-1, а разрыв между группами. Если 3–4 пункта идут почти вровень, это зона для A/B-теста, а не для окончательного решения.
— В отчёте отдайте не таблицу на 30 строк, а три блока: что критично, что вторично, что можно убрать из коммуникации.
**Практический критерий:** если результат нельзя превратить в решение про позиционирование, оффер или приоритет в roadmap, значит, список был составлен слишком широко.
— @QuantResearchRuPro
Если вам нужно понять, какие характеристики продукта, сообщений или выгод важнее для аудитории, MaxDiff подходит лучше обычного рейтинга: он заставляет выбирать, а не ставить всем пунктам «7 из 10».
**План на неделю:**
— День 1. Сформулируйте один управленческий вопрос. Не «что думают клиенты», а, например: какие 12 выгод сильнее влияют на выбор продукта в B2B-сегменте.
— Составьте список из 10–15 объектов для оценки. Это могут быть выгоды, функции, аргументы, причины покупки. Не смешивайте в одном списке разные уровни: только функции или только сообщения.
— Сократите формулировки до одинакового формата. Один объект — одна мысль. Без оценочных слов и дублей. Если пункты похожи, MaxDiff не даст чистый результат.
— Соберите анкету так, чтобы в одном наборе было 4–5 объектов, а каждый объект показался респонденту 5–7 раз. Для большинства задач этого достаточно, чтобы получить устойчивый порядок приоритетов.
— Добавьте 2–3 контрольных вопроса на здравый смысл: что человек точно не должен выбирать как «самое важное». Это помогает отсеять случайные ответы.
— Запустите пилот на 20–30 респондентов. Смотрите не на средние оценки, а на понятность формулировок и время прохождения. Если анкета длится дольше 7–8 минут, режьте список.
— После полевого этапа ранжируйте объекты по доле «лучший/худший» или по utility-оценкам. Для маркетинг-аналитика важен не только топ-1, а разрыв между группами. Если 3–4 пункта идут почти вровень, это зона для A/B-теста, а не для окончательного решения.
— В отчёте отдайте не таблицу на 30 строк, а три блока: что критично, что вторично, что можно убрать из коммуникации.
**Практический критерий:** если результат нельзя превратить в решение про позиционирование, оффер или приоритет в roadmap, значит, список был составлен слишком широко.
— @QuantResearchRuPro
Forwarded from В арбитраже денег нет?
Тем временем подстилка коричневых Кардиналов и лично Кустова главред Максим Огненный завёл собственный канал, где, наверное, опять будет писать стихи и анонсировать вьюхи с ме**дроновыми наркоманами.🤡🤡
Чем вообще известен этот персонаж? Собсна, только порцией отборного кринжа, например, не так давно он выебывался на Иванова в "Письмах кардинала", но недожал и тема осталась нераскрытой. ЕЮ заслужил даже высокоинтеллектуальные выпады, которые тот не понял в силу врождённого аутизма:
Нихуя не разбираясь в аффилке, он на серьёзных щах брал интервью у Мефмедова и пытался построить серьёзный диалог с объёбанной ракетой. Из остальных достижений только нытье в чатиках: персонаж настолько невзрачный, что даже хуесосить его не так интересно.¯\_(ツ)_/¯
А теперь Огненный завёл собственный канал, где собрался выебать всех, но, походу, ебать будет лишь подписоту своей графоманией. Похожей хуйнёй занимался и оунер ФБ Киллы, который так любит рассуждать про экономику и политику. Оно и понятно: что у коричневых, что у киллы, что у партнёркина — один инвестор и одна крыша, поэтому подопечные синхронно занимаются бестолковой хуйнёй. Кому не похуй, подписывайтесь, будет интересно (нет): https://t.me/+dr240TeLtPc2Nzdk
В арбитраже деньги есть, но только у тех, кто с LuckyCards 💵
Чем вообще известен этот персонаж? Собсна, только порцией отборного кринжа, например, не так давно он выебывался на Иванова в "Письмах кардинала", но недожал и тема осталась нераскрытой. ЕЮ заслужил даже высокоинтеллектуальные выпады, которые тот не понял в силу врождённого аутизма:
Высокохудожественная лексика героя, демонстрируемая им не только на своем канале, но и на любой публичной площадке, настолько пленит любого слушателя, что мало кто может стать собеседником жертвы во второй раз.
Нихуя не разбираясь в аффилке, он на серьёзных щах брал интервью у Мефмедова и пытался построить серьёзный диалог с объёбанной ракетой. Из остальных достижений только нытье в чатиках: персонаж настолько невзрачный, что даже хуесосить его не так интересно.¯\_(ツ)_/¯
А теперь Огненный завёл собственный канал, где собрался выебать всех, но, походу, ебать будет лишь подписоту своей графоманией. Похожей хуйнёй занимался и оунер ФБ Киллы, который так любит рассуждать про экономику и политику. Оно и понятно: что у коричневых, что у киллы, что у партнёркина — один инвестор и одна крыша, поэтому подопечные синхронно занимаются бестолковой хуйнёй. Кому не похуй, подписывайтесь, будет интересно (нет): https://t.me/+dr240TeLtPc2Nzdk
В арбитраже деньги есть, но только у тех, кто с LuckyCards 💵
Как MaxDiff помог понять, что действительно важно клиенту, а не просто «нравится на словах»
Один из типовых кейсов для исследования потребителя — когда у компании есть длинный список гипотез: какие аргументы, функции или выгоды лучше работают в коммуникации. На интервью люди обычно соглашаются почти со всем. В опросе с обычной шкалой тоже получается «всё важно». Для маркетинг-аналитика это тупик: бюджет ограничен, а приоритеты размыты.
В таких задачах часто используют MaxDiff — метод попарного выбора, где респонденту показывают наборы атрибутов и каждый раз нужно выбрать самый и самый неважный. В результате вместо общей «симпатии» получается **ранжированный список приоритетов**.
Что даёт такой подход на практике:
— можно сравнить 10–30 утверждений без перегруза анкеты;
— снижается эффект социальной желательности: человеку сложнее «одобрить всё сразу»;
— на выходе видно не просто, что нравится, а что действительно выигрывает у альтернатив.
Для бренда это особенно полезно в 2026 году, когда конкуренция идёт не только за клики, но и за смысл. В performance-маркетинге, где last-click всё слабее из-за privacy-first атрибуции, такие исследования помогают связать креатив, продукт и медиапосыл с реальным выбором аудитории. А в B2B, где MQL/SQL-подход уже не закрывает всю воронку, MaxDiff помогает договориться между маркетингом, sales и customer success о том, какие аргументы вообще стоит тащить в коммуникацию.
**Урок простой:** если вам нужно не «узнать мнение», а расставить приоритеты, обычный опрос часто даёт шум. MaxDiff делает выбор жёстче — а значит, полезнее для решения.
— @QuantResearchRu
Один из типовых кейсов для исследования потребителя — когда у компании есть длинный список гипотез: какие аргументы, функции или выгоды лучше работают в коммуникации. На интервью люди обычно соглашаются почти со всем. В опросе с обычной шкалой тоже получается «всё важно». Для маркетинг-аналитика это тупик: бюджет ограничен, а приоритеты размыты.
В таких задачах часто используют MaxDiff — метод попарного выбора, где респонденту показывают наборы атрибутов и каждый раз нужно выбрать самый и самый неважный. В результате вместо общей «симпатии» получается **ранжированный список приоритетов**.
Что даёт такой подход на практике:
— можно сравнить 10–30 утверждений без перегруза анкеты;
— снижается эффект социальной желательности: человеку сложнее «одобрить всё сразу»;
— на выходе видно не просто, что нравится, а что действительно выигрывает у альтернатив.
Для бренда это особенно полезно в 2026 году, когда конкуренция идёт не только за клики, но и за смысл. В performance-маркетинге, где last-click всё слабее из-за privacy-first атрибуции, такие исследования помогают связать креатив, продукт и медиапосыл с реальным выбором аудитории. А в B2B, где MQL/SQL-подход уже не закрывает всю воронку, MaxDiff помогает договориться между маркетингом, sales и customer success о том, какие аргументы вообще стоит тащить в коммуникацию.
**Урок простой:** если вам нужно не «узнать мнение», а расставить приоритеты, обычный опрос часто даёт шум. MaxDiff делает выбор жёстче — а значит, полезнее для решения.
— @QuantResearchRu
Forwarded from AFF.TOP - про арбитраж трафика и CPA рынок!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Antropic раскрыла ферму с нейронными дейтинг-моделями
Anthropic раскрыла кейс китайской студии, которая запустила 20 дейтинг-приложений с нейропрофилями для удержания пользователей. Вместо стандартного слива дейтинг-трафика на чужие смартлинки, вебмастерам стоит присмотреться к разработке собственных LLM-сервисов. Затраты на токены и подключение платежных решений окупаются за счет прямого контроля над монетизацией и забора всей маржи рекламодателя.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/antropic-raskryla-fermu-s-neironnymi-deiting-modeliami
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Anthropic раскрыла кейс китайской студии, которая запустила 20 дейтинг-приложений с нейропрофилями для удержания пользователей. Вместо стандартного слива дейтинг-трафика на чужие смартлинки, вебмастерам стоит присмотреться к разработке собственных LLM-сервисов. Затраты на токены и подключение платежных решений окупаются за счет прямого контроля над монетизацией и забора всей маржи рекламодателя.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/antropic-raskryla-fermu-s-neironnymi-deiting-modeliami
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AffPapa! Клуб спящих бизнесменов! Потрачено!
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Едешь на SBC? Приходи на главную андеграунд-afterparty Лиссабона! 🔥
29 сентября — SpinBetter Partners и SLYSE собирают партнёров и аффов, которые знают толк в хорошем хип-хопе, громкой музыке и правильной атмосфере.
🎧 Мощный диджей-сет, фри-бар, бир-понг, игровая зона.
🔥 Секретный гость — легенда, которую ты точно знаешь!
📍 Лиссабон · 🗓 29 сентября · 🕘 21:00
🤌 Регистрируйся прямо сейчас и не опоздай!
29 сентября — SpinBetter Partners и SLYSE собирают партнёров и аффов, которые знают толк в хорошем хип-хопе, громкой музыке и правильной атмосфере.
🎧 Мощный диджей-сет, фри-бар, бир-понг, игровая зона.
🔥 Секретный гость — легенда, которую ты точно знаешь!
📍 Лиссабон · 🗓 29 сентября · 🕘 21:00
🤌 Регистрируйся прямо сейчас и не опоздай!
Forwarded from AFF.TOP - про арбитраж трафика и CPA рынок!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Разработчик игры слил $220 в Google ads на установки ботами
Статья описывает кейс разработчика, потерявшего бюджет в Google Ads из-за фрода и специфики атрибуции. Платформа засчитала конверсии, которые не подтвердились в Google Play Console, так как алгоритм учитывает установки без прямой связи с кликом. Главный вывод: Google Ads может наливать ботов не меньше пуш-сетей. При работе за инсталы важно жестко контролировать качество трафика и сверять аналитику с бэкендом, в то время как Facebook на данный мо…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/razrabotchik-igry-slil-220-v-google-ads-na-ustanovki-botami
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Статья описывает кейс разработчика, потерявшего бюджет в Google Ads из-за фрода и специфики атрибуции. Платформа засчитала конверсии, которые не подтвердились в Google Play Console, так как алгоритм учитывает установки без прямой связи с кликом. Главный вывод: Google Ads может наливать ботов не меньше пуш-сетей. При работе за инсталы важно жестко контролировать качество трафика и сверять аналитику с бэкендом, в то время как Facebook на данный мо…
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/razrabotchik-igry-slil-220-v-google-ads-na-ustanovki-botami
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP - про арбитраж трафика и CPA рынок!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Google расширил Data Manager
Google интегрировал инструмент Data Manager в GA и DV360 для удобной передачи first-party данных, что дает рост ROAS до 26%. Для арбитража трафика прямого применения у офлайн-данных нет, однако инструмент можно использовать для манипуляции алгоритмами: отправка синтетических конверсий через API поможет скорректировать оптимизацию и направить автостратегии на поиск нужной аудитории.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-rasshiril-data-manager
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Google интегрировал инструмент Data Manager в GA и DV360 для удобной передачи first-party данных, что дает рост ROAS до 26%. Для арбитража трафика прямого применения у офлайн-данных нет, однако инструмент можно использовать для манипуляции алгоритмами: отправка синтетических конверсий через API поможет скорректировать оптимизацию и направить автостратегии на поиск нужной аудитории.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-rasshiril-data-manager
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AffPapa! Клуб спящих бизнесменов! Потрачено!
Через 30 минут открытие канала CMO Трафик Кардинала Макса Огненого https://t.me/+BWTUr7fxVqoyMWE0
Он обещает нещадно ебать, а мы будем смотреть!
Он обещает нещадно ебать, а мы будем смотреть!
Когда опросы врут тихо
В 2026 я бы меньше спорил о том, «хороший» ли у нас опрос, и больше — о том, **какой вопрос он вообще способен поймать**. Если респондент уже выбирает между похожими предложениями, короткими циклами покупки и экономией на чеке, то прямой вопрос про «что вам важно» часто даёт вежливый шум, а не структуру выбора.
Поэтому мне ближе связка опроса с conjoint и MaxDiff: опрос отвечает за язык категории, а не за решение. Решение, как правило, рождается не в декларации, а в сравнении.
— @QuantResearchRuPro
В 2026 я бы меньше спорил о том, «хороший» ли у нас опрос, и больше — о том, **какой вопрос он вообще способен поймать**. Если респондент уже выбирает между похожими предложениями, короткими циклами покупки и экономией на чеке, то прямой вопрос про «что вам важно» часто даёт вежливый шум, а не структуру выбора.
Поэтому мне ближе связка опроса с conjoint и MaxDiff: опрос отвечает за язык категории, а не за решение. Решение, как правило, рождается не в декларации, а в сравнении.
— @QuantResearchRuPro
Forwarded from AFF.TOP - про арбитраж трафика и CPA рынок!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Xchat удалён из App Store и Google play
Google Play и App Store удалили мессенджер XChat, продвигавшийся Илоном Маском как сервис с шифрованием без рекламы. Несмотря на трафик из X.com, приложение исключили из сторов. Причиной мог стать отказ от трекинга, что мешает монетизации и антифрод-системам площадок. Кейс доказывает: отсутствие рекламных инструментов делает софт уязвимым, а медийная поддержка не спасает продукт, если его политика нарушает правила маркетплейсов.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/xchat-udalen-iz-app-store-i-google-play
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Google Play и App Store удалили мессенджер XChat, продвигавшийся Илоном Маском как сервис с шифрованием без рекламы. Несмотря на трафик из X.com, приложение исключили из сторов. Причиной мог стать отказ от трекинга, что мешает монетизации и антифрод-системам площадок. Кейс доказывает: отсутствие рекламных инструментов делает софт уязвимым, а медийная поддержка не спасает продукт, если его политика нарушает правила маркетплейсов.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/xchat-udalen-iz-app-store-i-google-play
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP - про арбитраж трафика и CPA рынок!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В Facebook Ads Manager появилась метрика Creative Diversity
Meta представила метрику Creative Diversity для оценки разнообразия креативов. Алгоритм Generative Recommender анализирует стиль, тему, тип хука и формат объявлений. Простое изменение цвета или ракурса теперь не работает: система пессимизирует похожие подходы. Для эффективного залива арбитражникам придется тестировать принципиально разный контент, чтобы алгоритмы лучше находили аудиторию. Инструмент выйдет из беты до конца года.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-facebook-ads-manager-poiavilas-metrika-creative-diversity
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Meta представила метрику Creative Diversity для оценки разнообразия креативов. Алгоритм Generative Recommender анализирует стиль, тему, тип хука и формат объявлений. Простое изменение цвета или ракурса теперь не работает: система пессимизирует похожие подходы. Для эффективного залива арбитражникам придется тестировать принципиально разный контент, чтобы алгоритмы лучше находили аудиторию. Инструмент выйдет из беты до конца года.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/v-facebook-ads-manager-poiavilas-metrika-creative-diversity
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AFF.TOP - про арбитраж трафика и CPA рынок!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Твои переписки с ChatGPT читают люди
OpenAI привлекает подрядчиков для ручного анализа диалогов с ChatGPT, чтобы повысить качество модели. В ходе проверки конфиденциальная информация пользователей попадает к третьим лицам. Для сферы CPA это несет прямые риски: уникальные связки, креативы и структуры лендингов, созданные нейросетью, перестают быть приватными. Главный вывод — любая информация, переданная ИИ, может быть изучена извне, что ведет к быстрому выгоранию профитных подходов …
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/tvoi-perepiski-s-chatgpt-chitaiut-liudi
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
OpenAI привлекает подрядчиков для ручного анализа диалогов с ChatGPT, чтобы повысить качество модели. В ходе проверки конфиденциальная информация пользователей попадает к третьим лицам. Для сферы CPA это несет прямые риски: уникальные связки, креативы и структуры лендингов, созданные нейросетью, перестают быть приватными. Главный вывод — любая информация, переданная ИИ, может быть изучена извне, что ведет к быстрому выгоранию профитных подходов …
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/tvoi-perepiski-s-chatgpt-chitaiut-liudi
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Опрос: что реально сдвигает выбор?
В 2026-м респонденты всё хуже реагируют на длинные анкеты, а рынки — на красивые гипотезы без измерения. Что для вас чаще даёт решение, которому можно доверять: опрос, conjoint или MaxDiff?
ВАРИАНТЫ:
1. Опрос: быстро, дёшево, достаточно для первого среза
2. Conjoint: если важен выбор между атрибутами
3. MaxDiff: когда надо честно расставить приоритеты
4. Лучше комбинация: без проверки одного метода не верю
— @QuantResearchRuPro
В 2026-м респонденты всё хуже реагируют на длинные анкеты, а рынки — на красивые гипотезы без измерения. Что для вас чаще даёт решение, которому можно доверять: опрос, conjoint или MaxDiff?
ВАРИАНТЫ:
1. Опрос: быстро, дёшево, достаточно для первого среза
2. Conjoint: если важен выбор между атрибутами
3. MaxDiff: когда надо честно расставить приоритеты
4. Лучше комбинация: без проверки одного метода не верю
— @QuantResearchRuPro
Forwarded from AFF.TOP - про арбитраж трафика и CPA рынок!
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Google тестирует оплату за контент сайта
Google запустил тест программы AI Contribution Pilot, предлагая вебмастерам выплаты через Search Console за контент, повлиявший на ответы ИИ в Gemini и AI Overviews. Алгоритмы оценки вклада и формулы расчетов непрозрачны, а суммы пока скромные. Главный итог: создан важный прецедент прямой компенсации за использование авторских материалов в генеративной выдаче.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-testiruet-oplatu-za-kontent-saita
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Google запустил тест программы AI Contribution Pilot, предлагая вебмастерам выплаты через Search Console за контент, повлиявший на ответы ИИ в Gemini и AI Overviews. Алгоритмы оценки вклада и формулы расчетов непрозрачны, а суммы пока скромные. Главный итог: создан важный прецедент прямой компенсации за использование авторских материалов в генеративной выдаче.
➡️ Читайте на сайте: https://aff.top/blog/google-testiruet-oplatu-za-kontent-saita
🧠 Ещё больше инсайтов → в канале AFF.top
Forwarded from AffPapa! Клуб спящих бизнесменов! Потрачено!
Можно идеально настроить фарм и всё равно улететь нахуй, потому что IP до тебя уже убили)
У проксей вообще классно устроено: каждый второй пишет про чистейшие IP, а что тебе реально выдали, узнаёшь когда уже начались проблемы
Самое веселое, что обычно качество прокси узнаешь только тогда, когда начинаются проблемы. На сайте тебе написали «чистые IP», а что реально попалось, сюрприз.
В Relayox не сваливают все адреса в один пул. Степень фильтрации выбираешь сам. Нужен большой выбор IP, берёшь шире. Работаешь с капризной площадкой, сужаешь отбор. А не вот это вот «у нас премиум, мамой клянусь»
Короче можете вообще не верить этому посту. Тест стоит $1. Берёте 200 МБ или isp, проверяете на своей задаче и сами решаете.
А промокод AFFPAPA даст скидку 30% 🤑
https://relayox.com/
У проксей вообще классно устроено: каждый второй пишет про чистейшие IP, а что тебе реально выдали, узнаёшь когда уже начались проблемы
Самое веселое, что обычно качество прокси узнаешь только тогда, когда начинаются проблемы. На сайте тебе написали «чистые IP», а что реально попалось, сюрприз.
В Relayox не сваливают все адреса в один пул. Степень фильтрации выбираешь сам. Нужен большой выбор IP, берёшь шире. Работаешь с капризной площадкой, сужаешь отбор. А не вот это вот «у нас премиум, мамой клянусь»
Короче можете вообще не верить этому посту. Тест стоит $1. Берёте 200 МБ или isp, проверяете на своей задаче и сами решаете.
А промокод AFFPAPA даст скидку 30% 🤑
https://relayox.com/